Data Susenas Provinsi Jawa Barat tahun 2020
## Status_Rawan Pendidikan_KRT KRT_Rawan Jumlah_Penabung Jumlah_Buta_Huruf
## 1 Tidak_Rawan SD Tidak 2 0
## 2 Tidak_Rawan Perguruan Tinggi Tidak 3 0
## 3 Rawan Perguruan Tinggi Tidak 3 0
## 4 Tidak_Rawan SMP Tidak 0 1
## 5 Tidak_Rawan SD Tidak 0 0
## 6 Rawan SMP Tidak 1 0
## Penerima_Transfer Aset_Tanah Akses_Internet Sakit_Namun_Tidak_Rawat_Jalan
## 1 Tidak Ya Ya Tidak
## 2 Tidak Ya Ya Tidak
## 3 Tidak Ya Ya Tidak
## 4 Tidak Ya Tidak Tidak
## 5 Tidak Ya Tidak Tidak
## 6 Tidak Tidak Ya Tidak
## PKH KKS BPNT Bantuan_Pemda BPJS Jamkesda KIP_PIP Jenis_Atap
## 1 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Genteng
## 2 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Genteng
## 3 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Asbes
## 4 Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak Tidak Asbes
## 5 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Genteng
## 6 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Asbes
## Jenis_Lantai Jenis_Dinding Luas_Lantai Listrik Bahan_Bakar_Masak
## 1 Marmer/Keramik Tembok/Plesteran/anyaman 60 Listrik LPG 3Kg
## 2 Marmer/Keramik Tembok/Plesteran/anyaman 170 Listrik LPG 3Kg
## 3 Marmer/Keramik Tembok/Plesteran/anyaman 60 Listrik LPG 3Kg
## 4 Lainnya Kayu/Papan 48 Listrik LPG 3Kg
## 5 Marmer/Keramik Tembok/Plesteran/anyaman 54 Listrik LPG 3Kg
## 6 Lainnya Tembok/Plesteran/anyaman 54 Listrik LPG 3Kg
## Sumber_Air_Minum Air_Minum_Layak Sanitasi_Layak KabKota
## 1 Lainnya Tidak Ya 1
## 2 Air kemasan/isi Ulang Tidak Ya 1
## 3 Air kemasan/isi Ulang Tidak Ya 1
## 4 Air kemasan/isi Ulang Tidak Tidak 1
## 5 Lainnya Tidak Tidak 1
## 6 Air kemasan/isi Ulang Tidak Ya 1
## nama_prov value_prov variable_kab nama_kab value_kab kab
## 1 ACEH 11 R102 SIMEULUE 1101 1
## 2 ACEH 11 R102 ACEH SINGKIL 1102 2
## 3 ACEH 11 R102 ACEH SELATAN 1103 3
## 4 ACEH 11 R102 ACEH TENGGARA 1104 4
## 5 ACEH 11 R102 ACEH TIMUR 1105 5
## 6 ACEH 11 R102 ACEH TENGAH 1106 6
datakab <- namakabupaten[
namakabupaten$nama_prov == "JAWA BARAT",
c("nama_kab", "kab")
]
colnames(datakab) <- c("Nama Kabupaten", "KabKota")
data <- merge(susenas, datakab, by="KabKota")
head(data)## KabKota Status_Rawan Pendidikan_KRT KRT_Rawan Jumlah_Penabung
## 1 1 Tidak_Rawan SD Tidak 2
## 2 1 Tidak_Rawan Perguruan Tinggi Tidak 3
## 3 1 Rawan Perguruan Tinggi Tidak 3
## 4 1 Tidak_Rawan SMP Tidak 0
## 5 1 Tidak_Rawan SD Tidak 0
## 6 1 Rawan SMP Tidak 1
## Jumlah_Buta_Huruf Penerima_Transfer Aset_Tanah Akses_Internet
## 1 0 Tidak Ya Ya
## 2 0 Tidak Ya Ya
## 3 0 Tidak Ya Ya
## 4 1 Tidak Ya Tidak
## 5 0 Tidak Ya Tidak
## 6 0 Tidak Tidak Ya
## Sakit_Namun_Tidak_Rawat_Jalan PKH KKS BPNT Bantuan_Pemda BPJS Jamkesda
## 1 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak
## 2 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak
## 3 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak
## 4 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Ya Tidak
## 5 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak
## 6 Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak Tidak
## KIP_PIP Jenis_Atap Jenis_Lantai Jenis_Dinding Luas_Lantai
## 1 Tidak Genteng Marmer/Keramik Tembok/Plesteran/anyaman 60
## 2 Tidak Genteng Marmer/Keramik Tembok/Plesteran/anyaman 170
## 3 Tidak Asbes Marmer/Keramik Tembok/Plesteran/anyaman 60
## 4 Tidak Asbes Lainnya Kayu/Papan 48
## 5 Tidak Genteng Marmer/Keramik Tembok/Plesteran/anyaman 54
## 6 Tidak Asbes Lainnya Tembok/Plesteran/anyaman 54
## Listrik Bahan_Bakar_Masak Sumber_Air_Minum Air_Minum_Layak
## 1 Listrik LPG 3Kg Lainnya Tidak
## 2 Listrik LPG 3Kg Air kemasan/isi Ulang Tidak
## 3 Listrik LPG 3Kg Air kemasan/isi Ulang Tidak
## 4 Listrik LPG 3Kg Air kemasan/isi Ulang Tidak
## 5 Listrik LPG 3Kg Lainnya Tidak
## 6 Listrik LPG 3Kg Air kemasan/isi Ulang Tidak
## Sanitasi_Layak Nama Kabupaten
## 1 Ya BOGOR
## 2 Ya BOGOR
## 3 Ya BOGOR
## 4 Tidak BOGOR
## 5 Tidak BOGOR
## 6 Ya BOGOR
## [1] 0
## 'data.frame': 24769 obs. of 27 variables:
## $ KabKota : int 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
## $ Status_Rawan : chr "Tidak_Rawan" "Tidak_Rawan" "Rawan" "Tidak_Rawan" ...
## $ Pendidikan_KRT : chr "SD" "Perguruan Tinggi" "Perguruan Tinggi" "SMP" ...
## $ KRT_Rawan : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ Jumlah_Penabung : int 2 3 3 0 0 1 3 2 1 4 ...
## $ Jumlah_Buta_Huruf : int 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ...
## $ Penerima_Transfer : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ Aset_Tanah : chr "Ya" "Ya" "Ya" "Ya" ...
## $ Akses_Internet : chr "Ya" "Ya" "Ya" "Tidak" ...
## $ Sakit_Namun_Tidak_Rawat_Jalan: chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ PKH : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ KKS : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ BPNT : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ Bantuan_Pemda : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ BPJS : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Ya" ...
## $ Jamkesda : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ KIP_PIP : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ Jenis_Atap : chr "Genteng" "Genteng" "Asbes" "Asbes" ...
## $ Jenis_Lantai : chr "Marmer/Keramik" "Marmer/Keramik" "Marmer/Keramik" "Lainnya" ...
## $ Jenis_Dinding : chr "Tembok/Plesteran/anyaman" "Tembok/Plesteran/anyaman" "Tembok/Plesteran/anyaman" "Kayu/Papan" ...
## $ Luas_Lantai : int 60 170 60 48 54 54 72 60 73 70 ...
## $ Listrik : chr "Listrik" "Listrik" "Listrik" "Listrik" ...
## $ Bahan_Bakar_Masak : chr "LPG 3Kg" "LPG 3Kg" "LPG 3Kg" "LPG 3Kg" ...
## $ Sumber_Air_Minum : chr "Lainnya" "Air kemasan/isi Ulang" "Air kemasan/isi Ulang" "Air kemasan/isi Ulang" ...
## $ Air_Minum_Layak : chr "Tidak" "Tidak" "Tidak" "Tidak" ...
## $ Sanitasi_Layak : chr "Ya" "Ya" "Ya" "Tidak" ...
## $ Nama Kabupaten : chr "BOGOR" "BOGOR" "BOGOR" "BOGOR" ...
##
## 4 73
## 1153 1013
Dengan Warna default
Warna Viridis
Warna manual
ggplot(data, aes(Status_Rawan, fill=Status_Rawan)) +
geom_bar() +
scale_fill_manual(values = c("#FF6961", "#8CD47E"))ggplot(data, aes(`Nama Kabupaten`, fill=`Nama Kabupaten`)) +
geom_bar() +
scale_fill_viridis(discrete = T)Ubah angle text
ggplot(data, aes(`Nama Kabupaten`, fill=`Nama Kabupaten`)) +
geom_bar() +
scale_fill_viridis(discrete = T) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1))ggplot(data, aes(`Nama Kabupaten`, fill=`Nama Kabupaten`)) +
geom_bar() +
scale_fill_viridis(discrete = T) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 75, vjust = 1, hjust = 1))Hapus legend
ggplot(data, aes(`Nama Kabupaten`, fill=`Nama Kabupaten`)) +
geom_bar() +
scale_fill_viridis(discrete = T) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 75, vjust = 1, hjust = 1),
legend.position = "none") + ylab("Frekuensi")Rotasi Barchart
ggplot(data, aes(y = `Nama Kabupaten`, fill=`Nama Kabupaten`)) +
geom_bar() +
scale_fill_viridis(discrete = T) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
xlab("Frekuensi")ggplot(data, aes(`Nama Kabupaten`, fill=`Nama Kabupaten`)) +
geom_bar() +
scale_fill_viridis(discrete = T) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1),
legend.position = "none") +
ylab("Frekuensi") +
coord_flip() +
ggtitle("Diagram Batang Kabupaten")percentDatadaerah <- data %>%
group_by(`Nama Kabupaten`) %>%
count(Status_Rawan) %>%
mutate(ratio=scales::percent(n/sum(n)))
head(percentDatadaerah)## # A tibble: 6 × 4
## # Groups: Nama Kabupaten [3]
## `Nama Kabupaten` Status_Rawan n ratio
## <chr> <chr> <int> <chr>
## 1 BANDUNG Rawan 502 23%
## 2 BANDUNG Tidak_Rawan 1664 77%
## 3 BANDUNG BARAT Rawan 271 28%
## 4 BANDUNG BARAT Tidak_Rawan 683 72%
## 5 BANJAR Rawan 44 8%
## 6 BANJAR Tidak_Rawan 525 92%
ggplot(data, aes(x=`Nama Kabupaten`, fill=Status_Rawan)) +
geom_bar(position="fill") +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1)) +
coord_flip() +
geom_text(data=percentDatadaerah, aes(y=n, label=ratio),
color="white", position=position_fill(vjust=0.5), size = 3.5)percentDatadaerah_rawan <- percentDatadaerah %>%
filter(Status_Rawan == "Rawan") %>%
as.data.frame()
head(percentDatadaerah_rawan)## Nama Kabupaten Status_Rawan n ratio
## 1 BANDUNG Rawan 502 23%
## 2 BANDUNG BARAT Rawan 271 28%
## 3 BANJAR Rawan 44 8%
## 4 BEKASI Rawan 296 14%
## 5 BOGOR Rawan 382 20%
## 6 CIAMIS Rawan 291 28%
ggplot(percentDatadaerah_rawan, aes(x=`Nama Kabupaten`, y=n)) +
geom_segment(aes(x=`Nama Kabupaten`, xend=`Nama Kabupaten`, y=0, yend=n)) +
geom_point() + coord_flip()ggplot(percentDatadaerah_rawan, aes(x = `Nama Kabupaten`, y = n)) + geom_segment(aes(x = `Nama Kabupaten`, xend = `Nama Kabupaten`, y = 0, yend = n)) + geom_point() + coord_flip() + geom_point(size = 4, pch = 21, bg = 5, col = 6)ggplot(percentDatadaerah_rawan, aes(x = `Nama Kabupaten`, y = n)) + geom_segment(aes(x = `Nama Kabupaten`, xend = `Nama Kabupaten`, y = 0, yend = n), color="grey", lwd=1.5) + geom_point() + coord_flip() + geom_point(size = 5, pch = 21, bg = 6, col = 1) + theme_classic()ggplot(percentDatadaerah_rawan, aes(x = `Nama Kabupaten`, y = n)) + geom_segment(aes(x = `Nama Kabupaten`, xend = `Nama Kabupaten`, y = 0, yend = n), color="grey", lwd=1.5) + geom_point() + coord_flip() + geom_point(size = 5, pch = 21, bg = 6, col = 1) + theme_classic()ggplot(percentDatadaerah_rawan, aes(x = `Nama Kabupaten`, y = n)) + geom_segment(aes(x = `Nama Kabupaten`, xend = `Nama Kabupaten`, y = 0, yend = n), color="grey", lwd=1.5) + geom_point() + coord_flip() + geom_point(size = 5, pch = 21, bg = 6, col = 1) + geom_text(aes(label = n), color = "white", size = 2) + theme_classic() ## [1] BANDUNG BANDUNG BARAT BANJAR BEKASI BOGOR
## [6] CIAMIS CIANJUR CIMAHI CIREBON DEPOK
## [11] GARUT INDRAMAYU KARAWANG KUNINGAN MAJALENGKA
## [16] PANGANDARAN PURWAKARTA SUBANG SUKABUMI SUMEDANG
## [21] TASIKMALAYA
## attr(,"scores")
## BANDUNG BANDUNG BARAT BANJAR BEKASI BOGOR
## 502 271 44 296 382
## CIAMIS CIANJUR CIMAHI CIREBON DEPOK
## 291 268 153 477 111
## GARUT INDRAMAYU KARAWANG KUNINGAN MAJALENGKA
## 275 263 164 191 178
## PANGANDARAN PURWAKARTA SUBANG SUKABUMI SUMEDANG
## 171 172 201 446 200
## TASIKMALAYA
## 295
## 21 Levels: BANJAR DEPOK CIMAHI KARAWANG PANGANDARAN PURWAKARTA ... BANDUNG
ggplot(percentDatadaerah_rawan, aes(x = reorder(`Nama Kabupaten`, n), y = n)) + geom_segment(aes(xend = `Nama Kabupaten`, y = 0, yend = n), color="grey", lwd=1.5) + geom_point() + coord_flip() + geom_point(size = 5, pch = 21, bg = 6, col = 1) + geom_text(aes(label = n), color = "white", size = 2) + theme_classic()